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1.71 亿m )、 朱庄(总库容 4.16 亿m )、 东武仕(总库容 1.62 亿m ); 流域内 4 处蓄滞洪区包括: 永年洼
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              (总容积 0.54 亿m )、 大陆泽(总容积 8.62 亿m )、 宁晋泊(总容积 26.9 亿m )、 献县泛区(总容积 5 亿m )。
              2.2  “23·7” 子牙河大洪水  2023 年 7 月底, 台风 “杜苏芮” 残余环流北上, 在海河流域造成了一
              轮历史罕见的暴雨过程。 子牙河暴雨主要集中在 7 月 28 日至 8 月 2 日, 中心位于滹沱河冶河支流及滏
              阳河上游, 总降雨量 126 亿m , 面平均累积雨量 183 mm。 7 月 30 日 23∶ 00, 滹沱河黄壁庄水库入库流
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              量涨至 3615 m ∕s, 确定生成 “子牙河 2023 年第 1 号洪水”, 为 2023 年我国大江大河发生的首次编号
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              洪水  [27] 。 7 月 31 日 2∶ 30, 滏阳河朱庄水库入库洪峰 7900 m ∕s, 超百年一遇标准                  [28]  。 子牙河大洪水
                                                                     3
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              总洪量 27.17 亿m , 占海河流域 “23·7” 特大洪水总洪量的 26.56%。
                  “23·7” 洪水过程中, 子牙河上游岗南、 黄壁庄、 临城、 朱庄、 东武仕等 5 座大型水库充分发挥
              了拦洪调洪作用; 下游大陆泽、 宁晋泊、 献县泛区等 3 个蓄滞洪区相继启用, 有效减缓了河道行洪压
              力。 7 月 31 日至 8 月 15 日, 献县子牙新河闸向子牙新河累计泄洪 4.81 亿m , 其中 4.20 亿m 水量过境
                                                                                                  3
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              天津市。 子牙新河的平稳泄洪保证了下游重要城市的防洪安全                             [29] 。
              3  模型构建


                  根据子牙河地形地貌特点及其 “23·7” 大洪水特征, 本文提出嵌套式水文水动力建模策略: (1)对
              上游山丘区流域边界明显且河道汇流拓扑关系清晰的区域, 基于全国山洪灾害调查评价小流域划分成
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              果, 构建以 10~30 km 小流域为最小计算单元的分布式水文模型; (2) 对流域中下游地形起伏较小、
              河网密集、 河道拓扑关系复杂、 微地形对洪水演进过程影响明显的区域, 基于 30 m 分辨率遥感数据
              及分布式水文模型计算所得入流边界条件, 构建二维水动力模型。
                  本研究水文模型建模范围覆盖子牙河献县枢纽以上区域, 水动力建模范围主要覆盖献县泛区与大
              陆泽、 宁晋泊蓄滞洪区。 水文模型计算结果作为水动力模型上游入流边界条件, 同时水动力模型的断
              面水位变化模拟结果, 也对水文学模拟进行补充, 实现对子牙河洪水过程的嵌套式模拟复盘。
              3.1  模型选型  时空变源分布式水文模型是中国水利水电科学研究院自主研发的新一代中小流域暴雨
              洪水模拟模型。 该模型从空间(平面、 垂向)及时间维度, 考虑流域洪水过程中降雨等数据源、 产流模
              式等方法源及模型架构中地表、 表层土壤、 深层土壤、 地下水 4 个概化 “分水源” 产流的动态变化,
              实现对洪水的分布式水文模拟              [30]  。 基于全国山洪灾害调查评价数据集构建模型, 可以保证该模型的默
              认参数值域更贴近我国小流域下垫面特性, 对比国外同类模型具有明显的本土优势                                       [31]  。 目前, 该模型

              软件已在我国多省、 市流域的数字孪生系统建设中开展了较好的应用。
                  在算法方面, 有别于其他分布式水文模型, 时空变源分布式水文模型引入了 GARTO 算法, 实现
              了对流域表层土壤包气带下渗能力的准确模拟。 该方法通过离散土壤含水率, 实现对土壤内部 “湿润
              锋” 下移过程的快速计算。 对比以 Green-Ampt 算法为主的其他水文模型, 时空变源分布式水文模型
              对表层土壤下渗过程模拟准确度更高                  [32] 。
                  GARTO 算法将随深度分布的土壤含水率 θ 进行离散, 分成 n 个含水率为 Δθ 的区间, 第 k 个区间

              内的湿润锋下移速度可表示为:
                                            dZ  k  K(θ )-K(θ k-1 æ          ö
                                                              ) G(θ , θ )
                                                     k
                                                =              ç    i  n  +1÷                           (1)
                                             dt       θ             Z
                                                       k-1     è     k      ø
              式中: Z 为土壤水下渗总深度, mm; K(θ )和 K(θ                 )为当第 k 个离散区间和第 k-1 个离散区间的含
                      k                             k       k-1
              水率为 θ 和 θ   k- 1 时的包气带土壤下渗率, mm∕h; G( θ , θ ) 为受基质吸力影响的湿润锋下渗深度,
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                      k
                                                                    n
              mm; θ 为土壤初始含水率, θ 为离散化最后一个湿润锋的含水率。 土壤水的再分配基于 GAR(Green-
                    i
                                         n
              Ampt infiltration with Redistribution)算法:
                                               dθ  1 é        pK G(θ , θ) ù
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                                                 =   ê r-K(θ)-           ú                              (2)
                                               dt βZ  ê ë          Z     ú û
              式中: θ 为土壤含水率; r 为间歇期降雨强度(r<K ), mm∕h; Z 为湿润锋下渗深度, mm; K 为包气带
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